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De Marco强调，企业在初期应先从目标明确的小型AI项目入手。通过定义可行性高、风险较低的试点项目，不仅能够迅速展示AI技术带来的价值，还能为后续大规模应用积累宝贵经验。这种“以小博大”的策略，有助于降低初期投资风险，并逐步建立内部信心，为未来更雄心勃勃的AI计划奠定坚实基础。
在文章中，De Marco指出，最有效的AI解决方案必须围绕具体的业务痛点展开。例如，一款AI增强型呼叫审核器能够将审核时间缩短95%，大幅提升销售团队效率，这正是企业追求实际效益的最佳范例。只有确保AI项目的成功指标与核心业务指标紧密对接，才能实现真正的商业价值和高投资回报率。
对于选择AI模型，De Marco建议企业不应因短期成本考虑而选用低质量模型。他认为，高质量的模型不仅能迅速满足业务需求，还能在关键行业（如医疗、金融、保险）中确保精确性和安全性。预先投资优质模型，可以避免后续因性能不足而进行反复调优，确保企业在激烈市场竞争中占据有利位置。
成功的AI项目不仅依赖于技术选择，更在于整个团队的理解与协同。De Marco指出，企业需要对内部员工进行广泛的AI扫盲培训，使其了解新工具的工作原理及潜在局限性。只有当所有相关部门都对AI有清晰认识，企业的战略转型才能顺利进行，并在市场上形成长远竞争优势。
展望未来五到十年，De Marco预测，机器学习模型将成为研发工作不可或缺的一部分，就像电子实验笔记本曾经推动科研革命一样。随着AI技术从试验阶段逐步走向主流应用，企业将更多依赖数据驱动决策，实现从“湿实验室”到“干实验室”的根本转变，全面提升商业竞争力。
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